基于人工神经网络的钢铁冶炼终点预报模型

全面地综述了人工神经网络在“烧结-炼铁-炼钢(铁水预处理、转炉、电炉)-炉外精炼(LF精炼、RH精炼)”整个钢铁冶炼工艺过程的各生产环节中的终点成分和温度预报方面的开发应用工作。还简单讨论了人工神经网络与回归模型和专家系统的特性。人工神经网络技术在冶金过程终点预报应用方面具有广阔的应用前景。     

钢包滑板的损毁原因及改进措施

以鞍钢第三炼钢连轧厂钢包用滑板为研究对象,系统总结了滑板使用过程中的损毁现象,并分析了包括热冲击破坏、热化学侵蚀和操作因素在内的损毁原因。在此基础上,从材质、机构选型,滑板安装、使用、维护等角度提出了钢包滑板长寿化措施。     

钢包滑板的损毁原因及长寿化措施

以鞍钢股份有限公司炼钢总厂四工区大型钢包用滑板为研究对象,系统总结了滑板使用过程中的损毁现象,并分析了包括热机械破坏、热化学侵蚀和操作因素在内的损毁机理。提出了从材质、机构选型到滑板安装、使用、维护等钢包滑板长寿化措施。     

引入SiC提高中间包镁质挡渣墙高温使用性能

通过对引入SiC的镁质挡渣墙理化指标检测和用后残砖分析,认为引入SiC能够很好地改善镁质中间包挡渣墙高温体积稳定性和抗侵蚀性,减少挡渣墙使用中出现的断裂和侵蚀问题,提高镁质挡渣墙在高温钢水中的使用性能。     

鞍钢铁水终点硫含量神经网络预报模型

针对鞍钢铁水罐喷吹CaO＋Mg粉剂复合脱硫过程,建立了基于BP神经网络的铁水预处理终点硫含量预报模型。用鞍钢的1000炉数据进行模型训练,经60炉数据验证表明,有5％的炉次预报值与实际值完全一致,有76．67％的炉次误差≤0．003％。平均误差为0．0025％。